0. 预备
在上一篇文章中，我们测试了100个中文字符使用Lenet5模型的正确率，其正确率达到了100%。（不达到100%就有问题了，我的训练集和测试集是极其近似的，仅仅是为了自己练手，而并未达到实际用途。） 接下来要做的事情是，用C++ API读取一个图像，并对其进行识别。在《Caffe Windows系列(2): 使用C++ API进行分类》一文中，谈到了如果要能够进行识别，需要准备五个文件。
- deploy.prototxt：这个文件目前还没有。
-
network.caffemodel：这个文件已经有了，即
lenet_iter_10000.caffemodel。 - mean.binaryproto：这个文件还没有。
- labels.txt：这个文件就是一个分类文件。
- img.jpg：要测试的图像
我的labels.txt文件类似于如下的列表
丁
万
严
于
任
何
余
侯
傅
冯
刘
卢
史
叶
向
吕
吴
...
马
高
魏
黄
黎
龙
龚
1. deploy.prototxt
在mnist的例子中，lenet.prototxt就相当于deploy.txt。它与真正用于训练的lenet_train_test.prototxt有一些差别，但好在差别也不大。
- 差别1：输入层。lenet_train_test.prototxt的输入是lmdb文件。而deploy.txt中是没有使用lmdb文件的。因此，lenet.prototxt将输入层简化为：
layer {
name: "data"
type: "Input"
top: "data"
input_param { shape: { dim: 64 dim: 1 dim: 28 dim: 28 } }
}
不过我认为，使用中，shape的第一个dim应当写为1才对。因为64是batch_size。而我们测试的时候，是一个一个测试的，因此，可以设置为1。
- 差别2：作为TEST阶段的accuracy层可以不再需要了。
- 差别3：loss层变为prob层。因为不需要进行损失函数的计算了。
loss层：
layer {
name: "loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "ip2"
bottom: "label"
top: "loss"
}
prob层：
layer {
name: "prob"
type: "Softmax"
bottom: "ip2"
top: "prob"
}
依样画葫芦，我们就可以写出自己的deploy.prototxt文件来。
name: "LeNet"
layer {
name: "data"
type: "Input"
top: "data"
input_param { shape: { dim: 1 dim: 1 dim: 40 dim: 40 } }
}
layer {
name: "conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
convolution_param {
num_output: 20
kernel_size: 5
stride: 1
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
}
layer {
name: "pool1"
type: "Pooling"
bottom: "conv1"
top: "pool1"
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 2
stride: 2
}
}
layer {
name: "conv2"
type: "Convolution"
bottom: "pool1"
top: "conv2"
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
convolution_param {
num_output: 50
kernel_size: 5
stride: 1
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
}
layer {
name: "pool2"
type: "Pooling"
bottom: "conv2"
top: "pool2"
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 2
stride: 2
}
}
layer {
name: "ip1"
type: "InnerProduct"
bottom: "pool2"
top: "ip1"
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
inner_product_param {
num_output: 1000
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
}
layer {
name: "relu1"
type: "ReLU"
bottom: "ip1"
top: "ip1"
}
layer {
name: "ip2"
type: "InnerProduct"
bottom: "ip1"
top: "ip2"
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
inner_product_param {
num_output: 100
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
}
layer {
name: "prob"
type: "Softmax"
bottom: "ip2"
top: "prob"
}
2. 绕开均值文件
由于Lenet-5的训练并未使用到均值文件，因此，可以生成一个全零的均值文件来代替。如果使用python接口，生成全零的均值文件比较方便，网上有很多文章。但如果使用C++接口，它使用的均值文件是binaryproto后缀的，不是直接可视化的那种，因此，生成全零的均值文件并不是那么容易的事。相比之下，可能在cpp_classification代码的基础上进行修改，从而绕过这个均值文件会更容易一些。
之前对于mean_file的处理，主要是SetMean这个函数：
/* Load the mean file in binaryproto format. */
void Classifier::SetMean(const string& mean_file) {
BlobProto blob_proto;
ReadProtoFromBinaryFileOrDie(mean_file.c_str(), &blob_proto);
/* Convert from BlobProto to Blob<float> */
Blob<float> mean_blob;
mean_blob.FromProto(blob_proto);
CHECK_EQ(mean_blob.channels(), num_channels_)
<< "Number of channels of mean file doesn't match input layer.";
/* The format of the mean file is planar 32-bit float BGR or grayscale. */
std::vector<cv::Mat> channels;
float* data = mean_blob.mutable_cpu_data();
for (int i = 0; i < num_channels_; ++i) {
/* Extract an individual channel. */
cv::Mat channel(mean_blob.height(), mean_blob.width(), CV_32FC1, data);
channels.push_back(channel);
data += mean_blob.height() * mean_blob.width();
}
/* Merge the separate channels into a single image. */
cv::Mat mean;
cv::merge(channels, mean);
/* Compute the global mean pixel value and create a mean image
* filled with this value. */
cv::Scalar channel_mean = cv::mean(mean);
mean_ = cv::Mat(input_geometry_, mean.type(), channel_mean);
}
现在，我将SetMean函数改为：
void Classifier::SetMean(const string& mean_file) {
mean_ = cv::Mat::zeros(input_geometry_, CV_32F);
}
这样的话，不管输入的mean_file是啥，我都会让mean_成为一个全零矩阵。
3. 正式测试
将examples\classification设为启动项，配置调试参数：
命令参数为：
deploy.prototxt lenet_iter_10000.caffemodel mean.binaryproto labels.txt test.bmp
test.bmp为：
运行后的结果为：
---------- Prediction for test.bmp ----------
1.0000 - "潘"
0.0000 - "万"
0.0000 - "于"
0.0000 - "任"
0.0000 - "丁"
也就是说，这个图，100%像“潘”字，而0%像后面的“万”、“于”、“任”、“丁”。这个结果是一个非常不错的鼓励。有理由相信，CNN完全可以胜任印刷体汉字的识别。接下来，我会去尝试身份证信息的识别~
